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UNIVERSITE DE BOURGOGNE

UFR SCIENCES ET TECHNIQUES

THESE présentée par

BOLLAND Patrice pour obtenir le grade de

DOCTEUR DE L'UNIVERSITE

TRAITEMENT D'IMAGES ULTRASONORES: ETUDE ET APPLICATION DE LA TRANSFORMATION DE HOUGH AUX ECHOS DE DIFFRACTION Soutenue le 17 décembre 1999

Jury :

Alain DIOU Patrick GORRIA Lew LEW YAN VOON Rachid BENSLIMANE Michel ROUSSEL Bruno GREMILLET

Professeur Professeur Maître de conférences Professeur Professeur Ingénieur

Président du jury Directeur de thèse Encadrant Rapporteur Rapporteur Examinateur

Remerciements

Remerciements

Je remercie Monsieur F. TRUCHETET, Professeur, directeur du Laboratoire L.E.2.I. et Monsieur P. GORRIA, directeur du site du Creusot, de m'avoir accueilli au sein du Laboratoire L.E.2.I.. Je remercie mon directeur de thèse, Monsieur P. GORRIA, et Monsieur L. LEW YAN VOON, pour m'avoir encadré pendant ces années. Je les remercie pour leurs précieux conseils, pour l'intérêt qu'ils ont porté à mon travail, leur disponibilité et leur patience. Que Monsieur M. ROUSSEL, Professeur à l'I.U.T. de Troyes, Université de Reims Champagne Ardennes,

et Monsieur R. BENSLIMANE, Professeur à l'Ecole Supérieure de

Technologie de Fès, au Maroc, acceptent mes sincères remerciements pour avoir accepté le travail de rapporteurs. Je remercie également Monsieur A. DIOU, Président du Jury, et Monsieur B. GREMILLET d'avoir accepté de faire partie de ce jury. Je remercie le Conseil Régional de Bourgogne, et l'entreprise Framatome pour le financement de cette thèse, ainsi que Monsieur J. PORTRAT de Bourgognes Technologies. J'exprime toute ma reconnaissance aux membres du laboratoire L.E.2.I., pour leur accueil, et l'ambiance agréable qu'ils font régner au sein de ce laboratoire. Une pensée particulière pour Eric, Christelle, Nathalie, Dominique et Marie-Pierre qui m'ont apporté un important soutien technique et moral tout au long de ce travail. Que tout ceux qui ont participé, directement ou indirectement, au bon déroulement de mon travail, trouvent ici l'expression de ma reconnaissance. Enfin, j'adresse des remerciements particuliers à mes proches, pour leur présence, leur soutien, et leurs encouragements permanents.

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Résumé

Résumé

Cette thèse, réalisée au laboratoire L.E.2.I. est consacrée à une étude de détection, caractérisation et localisation de défauts en imagerie ultrasonore tridimensionnelle. Nous introduisons dans la première partie le contrôle non destructif par ultrasons de pièces métalliques pour l'industrie nucléaire. Nous décrivons les techniques existantes utilisées pour détecter et caractériser les défauts et les principes d'acquisition ultrasonore. Nous détaillons plus particulièrement la technique d'acquisition "Time Of Flight Diffraction" (T.O.F.D.) basée sur une exploitation des ondes diffractées par les extrémités de fissures. La seconde partie présente le problème de la reconnaissance de formes et de courbes en traitement d'images. Une approche particulière basée sur la recherche de formes paramétrées dans une image est présentée: la transformation de Hough. Une application à la recherche d'alignements de points est proposée, mettant en évidence les intérêts et les difficultés de cette méthode. Une exploitation originale de cette transformation est ensuite développée dans la troisième partie. Une modélisation des arcs de diffraction par un nombre de paramètres réduit est réalisée. Le fort gradient présent le long des arcs de diffraction est mis en évidence par une technique de filtrage optimal. Ce gradient est alors intégré dans la construction de l'espace des paramètres. La dernière partie présente une approche tridimensionnelle exploitant le contour et la forme tridimensionnels du défaut. Une exploitation de la variation des intensités des pixels constituant l'arc de diffraction tridimensionnel permet la construction de l'espace des paramètres. Une généralisation à l'espace tridimensionnel de l'approche développée au chapitre trois est également présentée. La combinaison de ces deux concepts a permis la mise au point d'un opérateur de reconnaissance de formes global montrant l'intérêt de l'approche tridimensionnelle en contrôle non destructif ultrasonore. Nous présentons pour les deux approches décrites aux chapitres trois et quatre, une validation sur d'importants jeux de test issus d'une application industrielle. Nous avons ainsi ii

Résumé

pu développer un système de détection de fissures dans les élément métalliques du circuit primaire de centrales nucléaires pour la société Framatome. Mots clés: Traitement tridimensionnel, contrôle non destructif, imagerie ultrasonore, vision artificielle, reconnaissance de formes, transformation de Hough.

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Abstract

Abstract

This thesis, done at the laboratory L.E.2.I., is dedicated to the study of defect detection, characterization and localization from three dimensional ultrasound images. We present in the first part the nondestructive inspection by ultrasounds of metallic structures for the nuclear industry. We describe the existing techniques used for detecting and characterizing the defects and the principles of ultrasound data acquisition. We next give a more detailed description of the Time Of Flight Diffraction (T.O.F.D.) technique which is based on the exploitation of the ultrasound waves diffracted by the tips of crack defects. The second part presents the problem of pattern recognition in image processing. A particular approach based on the search of parametric curves in an image is described: the Hough Transform. An application of this method to the detection of points aligned on a straight line is proposed showing the interests and difficulties of the method. An original exploitation of the Hough Transform on two dimensional ultrasound images is presented in the third part. The diffraction arcs searched for in the images are modeled by a reduced set of parameters. The high gradient value along these arcs are determined by an optimal filtering technique. This gradient value is used in the computation of the Hough space. The last part deals with a three dimensional approach of the Hough Transform which exploits the contour and the three dimensional shape of the diffraction arcs. A study of the variation of the intensity of the pixels belonging to the three dimensional diffraction arcs is done. This intensity information is used to compute the Hough space for the three dimensional image. The generalization of the approach developed in chapter three to three dimensional images is also presented. The combination of the two concepts has allowed the development of a global pattern recognition operator, showing the interest of a three dimensional approach in nondestructive inspection by ultrasounds. The two approaches (two and three dimensional) have been validated on an important set of test images resulting from an industrial application. Finally, we have developed a iv

Abstract

software tool for detecting crack defects in metallic structures used in the primary circuit of nuclear plants for the company Framatome. Key words: Three dimensional image processing, non destructive testing, ultrasonic imaging, artificial vision, pattern recognition, Hough transform.

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Table des matières

Table des matières

Introduction. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.1

Principes des acquisitions ultrasonores.........................................................................8

1.2 Modes de représentation ...............................................................................................9 1.2.1 Signal A-Scan...........................................................................................................9 1.2.2 Cartographies B-Scan.............................................................................................11 1.2.3 Cartographies C-Scan.............................................................................................11 1.2.4 Cartographies D-Scan ............................................................................................12 1.3 Les techniques de contrôles ultrasonores....................................................................12 1.3.1 Dimensionnement à –6 dB .....................................................................................13 1.3.2 Méthode "Distance Gain Size"...............................................................................13 1.3.3 Inconvénients des techniques basées sur la réflexion ............................................14 1.4 Time Of Flight Diffraction..........................................................................................14 1.4.1 Principes de la technique T.O.F.D. ........................................................................14 1.4.2 Modélisation des échos de diffraction dans un plan B-Scan..................................15 1.5 Exploitation des acquisitions T.O.F.D. .......................................................................19 1.5.1 Amélioration du modèle théorique .........................................................................19 1.5.2 Comparaison entre le modèle théorique et l'arc de diffraction réel .......................21 1.5.3 Détection et localisation du défaut .........................................................................22 1.6 Conclusion ..................................................................................................................23 Chapitre 2 Transformation de Hough. Hough. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 6 2.1

Reconnaissance de courbes et de formes ....................................................................26

2.2 La transformation de Hough .......................................................................................28 2.2.1 Définition générale de la transformation de Hough...............................................30 2.2.2 Transformation de m à 1 ........................................................................................30 2.2.3 Transformation de 1 à m ........................................................................................31 2.2.4 Interprétation de la transformation de Hough ........................................................31 2.3 Application à la détection de droites ou d'alignements de points ...............................32 2.3.1 Représentations d'une droite ..................................................................................32 2.3.2 Application de la transformation de Hough avec une représentation cartésienne ..............................................................................................................33 2.3.3 Application de la transformation de Hough avec une représentation polaire .....................................................................................................................35 2.4 Conclusion ..................................................................................................................36 vi

Table des matières

Chapitre 3 Application de la transformation de Hough aux images ultrasonores B -S c a n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 9 3.1

Définition du problème en terme de traitement d'images ...........................................39

3.2 Mise en œuvre de la transfo rmation de Hough...........................................................40 3.2.1 Définition du modèle mathématique et de l'espace des paramètres .......................40 3.2.2 Optimisation de l'espace des paramètres ................................................................42 3.2.3 Origine temporelle des acquisitions .......................................................................46 3.2.4 Bornes de l'espace des paramètres .........................................................................47 3.2.5 Prétraitement nécessaire à la transformation de Hough.........................................47 3.2.6 Mise en œuvre pratique de la transformation de Hough ........................................48 3.2.7 Quelques résultats de la transformation de Hough avec une accumulation de l'intensité............................................................................................................50 3.3 Traitement des effets de bords ....................................................................................51 3.3.1 Explication des effets de bords...............................................................................51 3.3.2 Compensation des effets de bords ..........................................................................52 3.3.3 Mise en œuvre pratique de la transformation de Hough avec normalisation..........................................................................................................52 3.3.4 Quelques résultats de la transformation de Hough avec normalisation.................53 3.4 Phase de décision........................................................................................................54 3.5

Evaluation de la transformation de Hough avec normalisation..................................55

3.6 Amélioration de l’algorithme......................................................................................56 3.6.1 Intégration du gradient dans la construction de l’espace des paramètres ..............56 3.6.2 Extraction des pixels situés sur la normale ............................................................58 3.6.2.1 Algorithme d'extraction des pixels appartenant à la normale............................58 3.6.2.2 Relevé des profils de normales à l'arc de diffraction.........................................60 3.6.3 Filtrage optimal et détection de contours ...............................................................61 3.6.3.1 Méthodes dérivatives .........................................................................................63 3.6.3.2 Filtrage de Canny-Deriche ................................................................................64 3.6.3.3 Filtrage de Shen et Castan.................................................................................65 3.6.3.4 Comparaison des deux méthodes ......................................................................66 3.6.3.5 Caractéristiques des filtres de Canny-Deriche et de Shen et Castan mis en œuvre ............................................................................................................67 3.6.4 Mise en œuvre de la transformation de Hough avec calcul du gradient ................68 3.6.5 Résultats de la transformation de Hough avec calcul du gradient .........................68 3.7 Conclusion ..................................................................................................................70 Chapitre 4 Applica t i o n d e l a T r a n s f o r m a t i o n d e H o u g h a u x a c q u i s i t i o n s ultrasonores multidimensionnelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2 4.1 Transformation de Hough tridimensionnelle ..............................................................73 4.1.1 Modèle de la forme tridimensionnelle, espace des paramètres ..............................73 4.1.2 Exploitation de l'arc de diffraction tridimensionnel...............................................74 4.1.2.1 Observation des pixels au centre de l'arc de diffraction....................................74 4.1.2.2 Extraction des pixels appartenant à l'arc de diffraction.....................................75

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Table des matières

4.1.2.3 Approximation polynomiale du profil des intensités relevées ..........................79 4.1.3 Fonction caractéristique de la transformation de Hough .......................................81 4.1.4 Mise en œuvre de la transformation de Hough ......................................................82 4.1.5 Fichiers d’évaluation..............................................................................................83 4.1.6 Test de la transformation de Hough tridimensionnel.............................................83 4.1.7 Suppression des maxima dus au bruit dans l'espace des paramètres .....................84 4.2 Combinaison des traitements tridimensionnel et bidimensionnel ..............................86 4.3 Evaluation de l'amélioration apportée par le traitement tridimensionnel ...................87 4.3.1 Evaluation par la dynamique des arcs....................................................................88 4.3.1.1 Limite de fonctionnement du traitement bidimensionnel..................................88 4.3.1.2 Limite de fonctionnement du traitement tridimensionnel .................................89 4.3.2 Evaluation par le taux de morcellement des arcs ...................................................89 4.3.2.1 Limite de fonctionnement du traitement bidimensionnel..................................90 4.3.2.2 Limite de fonctionnement du traitement tridimensionnel .................................90 4.3.3 Comparaison quantitative des résultats des traitements .........................................91 4.4 Conclusion ..................................................................................................................92 Conclusion générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 4 Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 8 Annexe A Jeu de test bidimensionnel. bidimensionnel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 7 Annexe B Jeu de test tridimensionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 2 Annexe C Résultats de la transformation de Hough sur le jeu de test bidimensionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 7 Annexe D Résultats de la transformation de Hough sur le jeu de test tridimensionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 1 Annexe E Présentation du logiciel de traitements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 6

viii

Introduction

Introduction

Introduction

Framatome est le premier constructeur mondial actuel de réacteurs à eau pressurisée pour les centrales nucléaires de 900, 1000, 1300, et 1500 mégawatts. Les activités de ce groupe industriel couvrent trois grands domaines: les appareils de mesure, la connectique, et le nucléaire. L'établissement de Saint Marcel en Saône et Loire réalise les éléments principaux du circuit primaire des centrales nucléaires et comporte un Centre Technique regroupant trois sections: Soudage, Essais Polyvalents, et Essais Non Destructifs. Cette dernière section développe en particulier des systèmes d'acquisition par ultrasons et traite des problèmes d'analyse et d'interprétation des acquisitions ultrasonores réalisées sur des éléments métalliques fabriqués au sein de l'entreprise. Actuellement, les acquisitions de données ultrasonores sont réalisées de manière automatique. Les analyses et interprétations sont effectuées, a posteriori, sur des cartographies appelées images ultrasonores. Le but est de mettre en évidence et caractériser des défauts dans le matériau par une recherche de propriétés caractéristiques (par exemple, une forme particulière, une variation locale de l'intensité…). L'analyse des images ultrasonores est effectuée manuellement par un opérateur. Celui-ci sélectionne les images à analyser et recherche visuellement la présence de défauts. Il détermine ensuite précisément la position et les dimensions de ces défauts. Le traitement d'images était difficilement envisageable, il y a une quinzaine d'années, pour analyser des données d'acquisition tridimensionnelles (temps de calcul important, faible capacité mémoire des calculateurs, coût important…). Aujourd'hui, les énormes progrès réalisés dans le domaine des semi-conducteurs (augmentation de la capacité des mémoires et de la rapidité des calculateurs) et le développement considérable des algorithmes de traitement permettent d'exploiter et interpréter des données volumiques importantes. L'application des outils de traitement d'images prend donc une place grandissante dans de nombreux domaines techniques et scientifiques, et en particulier, dans celui du contrôle non destructif. Le traitement d'images est en général appliqué à des images issues de capteurs vidéo dans le domaine du visible. Il voit aujourd'hui son champ d'applications élargi aux

2

Introduction

images dites "non naturelles" provenant de contrôle non destructif par rayons x, ultrasons, ou magnétoscopie par exemple. Les opérations de localisation et dimensionnement effectuées manuellement par l'opérateur peuvent aujourd'hui être réalisées par des algorithmes et techniques de traitement d'images ayant fait l'objet de nombreuses recherches au cours des dix dernières années. Le travail de recherche décrit dans cette thèse vise à réunir à la fois les expériences et compétences de Framatome dans le domaine des essais non destructifs (ultrasonores en particulier) et celles du Laboratoire d'Electronique, Informatique et Image (L.E.2.I.) de l'Université de Bourgogne dans celui du traitement d'images. Un projet de collaboration entre le Centre Technique de Framatome et le L.E.2.I. a vu le jour. Ce projet a été cofinancé par le Conseil Régional de Bourgogne. Le L.E.2.I., issu de la fusion de plusieurs équipes de recherche de l'Université de Bourgogne en 1996, développe de nombreuses activités de recherche dans le domaine de l'image. Nous pouvons noter en particulier les activités liées au contrôle qualité par vision artificielle. Le laboratoire a acquis une très grande expérience dans ce domaine comme en témoignent les nombreuses études menées en collaboration avec des entreprises régionales (Snecma, Vallourec Précision Soudage, Thomson, Reboul Cosmétique…) et le Conseil Régional de Bourgogne. Ses activités regroupent le contrôle d'aspect et le contrôle dimensionnel en temps réel sur des produits statiques ou en défilement, la modélisation de l'éclairage, la mise au point de capteurs spécifiques et le développement d'algorithmes de traitement d'images. Définition du projet Pour parvenir à une définition précise du projet de recherche, nous avons effectué un recensement des besoins auprès des personnes concernées par le contrôle non destructif par ultrasons à Framatome. Chacun a pu exposer ses besoins et attentes en terme de contrôle automatisé en répondant à un questionnaire. A l'issue de ce recensement, plusieurs directives de recherche sont apparues. En accord avec le responsable technique du projet à Framatome, nous sommes parvenus à la définition du projet de recherche suivant. L'objectif principal de l'étude est la mise au point d'algorithmes permettant d'interpréter au mieux les données contenues dans une acquisition. Un contrôle ultrasonore permet 3

Introduction

d'inspecter un objet ou une matière dans son volume. Les données résultant de ce type de contrôle

sont

tridimensionnelles.

Elles

sont

constituées

d'une

succession

d'images

représentant des plans parallèles du volume inspecté. Dans la plupart des cas, les outils logiciels existants exploitent ces données plan par plan. Le traitement tridimensionnel de données issues de contrôle non destructif est aujourd'hui de plus en plus étudié. Il permet d'exploiter de nombreuses informations contenues dans les acquisitions, non prises en compte lorsque l'on traite séparément chaque plan. L'exploitation de ces informations augmente la robustesse des outils de contrôle et évite des inspections multiples de la matière souvent nécessaires pour détecter la présence d'un défaut. Ce projet vise donc à étudier et développer des outils de traitement des données tridimensionnelles permettant de détecter et localiser des défauts plans (fissures). La première partie de l'étude décrit des outils traitant les plans ultrasonores séparément. La seconde partie exploite le traitement bidimensionnel mis au point afin de réaliser un traitement tridimensionnel des données. Les informations liant les plans entre eux sont exploitées et combinées à celles contenues dans chaque plan. Les algorithmes réalisés utilisent pour cela les informations basées sur la forme et le contour d'un défaut dans une image et ses plans voisins. Une recherche de forme tridimensionnelle permet de détecter des défauts partiellement visibles par un opérateur. Les acquisitions ultrasonores utilisées pour l'étude sont obtenues par la technique T.O.F.D.. Les défauts plans recherchés donnent lieu à des arcs de diffraction dans les images ultrasonores. Un exemple est donné sur la figure 1.1. Arcs de diffraction

figure 1.1: Exemple d'arcs de diffraction Un défaut est en général visible dans plusieurs images successives, mais l'œil humain n'est pas capable de contrôler simultanément un nombre important d'images. Lorsque

4

Introduction

l'intensité du défaut est faible, l'opérateur le détectera difficilement, après plusieurs observations de l'ensemble des images. Les images ultrasonores ont apporté à l'opérateur une facilité d'interprétation des données: ceux-ci ne disposaient à l'origine que des tirs ultrasonores visualisés sur un oscilloscope pour détecter les défauts. La prise en compte des données tridimensionnelles dans leur globalité est donc, a priori, une source d'informations importante, que l'œil humain n'est pas capable de traiter. A l'issue de l'étude théorique, une plate-forme de validation a été réalisée. Constitué d'une interface utilisateur graphique et de modules de traitement d'images bidimensionnelles et tridimensionnelles, cet outil permet à l'utilisateur de: •

sélectionner

dans

l'espace

des

données

une

zone

bidimensionnelle

ou

tridimensionnelle à traiter (avec ou sans défaut). •

choisir un traitement à appliquer à la zone sélectionnée et entrer les paramètres liés aux traitements.

•

visualiser et sauvegarder les résultats du traitement.

L'efficacité des traitements développés est validée sur un ensemble de fichiers test. Organisation du document Nous rappelons au premier chapitre les principes de base du contrôle non destructif par ultrasons ainsi que les différents modes de représentation des données ultrasonores. Nous décrivons ensuite les techniques de contrôle non destructif ultrasonore utilisées pour détecter et caractériser des défauts. Nous terminons ce chapitre par une description détaillée de la technique T.O.F.D. utilisée pour obtenir les données dont nous disposons pour notre étude. Le second chapitre est consacré à une étude bibliographique et à la présentation des outils de reconnaissance de formes. Après avoir rappelé les différentes familles de traitements décrits dans la littérature, nous présentons plus particulièrement la transformation de Hough retenue pour résoudre notre problème. Nous décrivons en fin de chapitre une application de la transformation de Hough à la détection d'alignements de points. Dans le troisième chapitre, nous décrivons la mise en œuvre de la transformation de Hough appliquée aux images ultrasonores. Les algorithmes développés sont testés et validés 5

Introduction

sur un ensemble d'images test et un résumé des résultats obtenus est présenté au cours du chapitre. La totalité des résultats est détaillée en annexe C. Le quatrième et dernier chapitre est consacré à l'application de la transformation de Hough à des acquisitions ultrasonores tridimensionnelles. Nous présentons, dans un premier temps, les informations contenues dans les données d'acquisition tridimensionnelles non prises en compte dans les traitements bidimensionnels décrits au chapitre trois. L'objectif est d'exploiter ces informations et les combiner à celles utilisées par les traitements bidimensionnels. L'intégration des informations dans un traitement global des données est proposée, ainsi que la validation des résultats obtenus.

6

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

Ce chapitre présente une étude bibliographique des techniques courantes de contrôle non destructif par ultrasons. Nous présentons, dans un premier temps, le principe des acquisitions ultrasonores. Les différents modes de représentation des données ultrasonores sont ensuite détaillés. Ces représentations permettent de visualiser et d'exploiter au mieux la masse d'informations contenues dans les données, afin de mettre en évidence les défauts présents dans le matériau. Lorsqu’un défaut est présent, des zones dont l’intensité et la forme sont caractéristiques du défaut apparaissent dans les images ultrasonores. La recherche de ces informations permet de conclure à la présence ou non d'un défaut. Nous présentons ensuite les techniques de contrôle non destructif par ultrasons couramment utilisées. Enfin, nous détaillons la technique T.O.F.D. utilisée pour l'acquisition des données à notre disposition.

1.1 Principes des acquisitions ultrasonores L’acquisition des données ultrasonores pour le contrôle d’un volume est réalisée en général à partir d’une seule surface à l’aide d'un ou plusieurs palpeurs. Ces palpeurs, selon le type d'acquisition souhaitée, peuvent être de type mono-capteur ou multi-capteurs, aussi bien en émission qu'en réception. Dans le domaine du contrôle ultrasonore, le terme capteur désigne à la fois l'émetteur et le récepteur. Les caractéristiques de chaque capteur (telles que l'angle de tir, la focalisation, la fréquence…) peuvent être différentes selon le type et la localisation du défaut recherché. Pour effectuer une acquisition ultrasonore, la surface de contrôle de la pièce est balayée de manière régulière en utilisant un couple émetteur/récepteur ultrasonore. En chaque point du balayage, un tir ultrasonore est réalisé par l'émetteur et l'écho retourné par la matière est enregistré par le récepteur. Nous obtenons ainsi pour un capteur donné (ou couple de capteurs), un champ de données ultrasonores de dimension quatre: les coordonnées du capteur (x, y), le temps (t) mis par les échos pour atteindre le récepteur, et l'amplitude (a) des échos.

8

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

Afin de pouvoir mettre en évidence certains défauts, plusieurs tirs sont parfois nécessaires. Ces tirs sont réalisés avec des capteurs de caractéristiques différentes. x y z

figure 1.1: Déplacement des capteurs ultrasonores La figure 1.1 illustre le sens de balayage des capteurs. L’acquisition des données est réalisée dans un seul sens du balayage.

1.2 Modes de représentation Les données issues d'une acquisition ultrasonore peuvent être représentées sous la forme d'un ensemble de signaux monodimensionnels, ou sous la forme d’images permettant une visualisation simple et une interprétation rapide des informations contenues dans les données d'acquisition. Nous décrivons dans les sous-paragraphes suivants les représentations courantes de données ultrasonores: la représentation monodimensionnelle A-Scan et les représentations bidimensionnelles B-Scan, C-Scan et D-Scan. 1.2.1

S i g n a l A- S c a n

Le signal A-Scan est une représentation de l'amplitude des échos enregistrés par le récepteur en fonction du temps. C'est un signal monodimensionnel obtenu lorsqu'un tir ultrasonore est réalisé pour une position donnée (x, y) du couple émetteur/récepteur.

9

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

Echo de diffraction

amplitude de l'écho

Echo de fond

temps bruit bruit Echo de surface

figure 1.2: Exemple de signal A-Scan La figure 1.2 présente un exemple de signal A-Scan, observé lors d'une acquisition basée sur la technique d'acquisition ultrasonore T.O.F.D. avec un couple émetteur/récepteur en tandem. Le mode de représentation A-Scan est à la base de toutes les premières méthodes d'exploitation et d'interprétation de données ultrasonores en contrôle non destructif. Il ne nécessite pas beaucoup de matériel: une sonde et un oscilloscope sont nécessaires. Ce premier mode a été longtemps utilisé et apprécié des techniciens chargés de l'expertise ultrasonore. L'axe des ordonnées correspond aux amplitudes des différents échos enregistrés par le récepteur ultrasonore. L'axe des abscisses représente le temps mis par ces échos pour atteindre le récepteur. Les signaux enregistrés et représentés sur ce A-Scan sont des ondes latérales propagées le long de la surface de contrôle du matériau (échos de surface), des ondes diffractées par une extrémité de fissure (échos de diffraction), et des ondes réfléchies par la surface opposée à la surface de contrôle (échos de fond). Le reste du signal est constitué d'oscillations correspondant au bruit d'acquisition. Une bonne connaissance technique du contrôle ultrasonore est nécessaire pour exploiter ce type de signal. Il est difficile de déterminer quels maxima sont représentatifs d'échos de diffraction et donc de défauts. Au terme d'une longue expérience, un expert en contrôle ultrasonore est capable de donner une interprétation à chacun de ces maxima, par intégration visuelle du signal lors du déplacement plus ou moins rapide des capteurs. Il peut ainsi apprécier l'importance d'un écho et sa gravité. Mais aujourd'hui, les acquisitions ultrasonores sont automatisées. L'expert n'a plus la maîtrise du déplacement des capteurs et ne peut plus faire un balayage rapide autour d'un point suspect de la pièce pour effectuer une vérification. La mise en évidence d'un défaut est maintenant faite par une analyse a posteriori des données d'acquisition à partir de cartographies.

10

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

1.2.2

Cartographies B-Scan

Une cartographie B-Scan est une image engendrée par la succession des A-Scan selon la direction principale de balayage de la surface contrôlée (direction x sur la figure 1.3). x

B-Scan

Plan B-Scan

y z

figure 1.3: Construction d'une cartographie B-Scan La figure 1.4 présente un exemple de cartographie B-Scan. Elle est obtenue pour une position (y) donnée des capteurs. temps de vol x

écho de surface

défaut

écho de fond

figure 1.4: Exemple de cartographie B-Scan Les coordonnées des pixels représentent la position (x) des capteurs et le temps de vol de l'onde ultrasonore (t). Les images B-Scan sont des représentations de coupes de la pièce. 1.2.3

C a r t o g r a p h i e s C- S c a n

Une cartographie C-Scan est obtenue à partir des signaux A-Scan en effectuant la projection, sur un plan parallèle à la surface de contrôle, du maximum relevé sur les signaux A-Scan associé à chaque position (x, y) des capteurs (figure 1.5).

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Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

C-Scan x y z

maximum du A-Scan aux coordonnées (x,y) Plan C-Scan

figure 1.5: Construction d'une cartographie C-Scan Le C-Scan est en général utilisé pour repérer rapidement un endroit suspect de la pièce. Une analyse plus fine est ensuite réalisée en utilisant les B-Scan. Le C-Scan est surtout exploité lors du dimensionnement de défauts volumiques. 1.2.4

Cartographies D-Scan

Comme la cartographie C-Scan, une cartographie D-Scan est obtenue en projetant le maximum relevé sur les A-Scan aux coordonnées (x, t) ou (y, t) sur une surface orthogonale à la surface de contrôle (plan D-Scan 1 ou plan D-Scan 2 sur la figure 1.6). Projection 1

x y

Plan D-Scan 2

t (z) Projection 2

Plan D-Scan 1

figure 1.6: Construction d'une cartographie D-Scan

1.3 Les techniques de contrôles ultrasonores Il existe de nombreuses méthodes de détection et de dimensionnement de défauts en imagerie ultrasonore [COR88] [MOY92a]. Certaines techniques (méthodes SAFT [LUD89] [LOR91] [MAC90] et ALOK [GRO82] [HEU89] [STA88]) permettent d'améliorer les images ultrasonores, en intervenant directement pendant le processus d'acquisition. Ne 12

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

pouvant pas intervenir pendant cette phase d'acquisition, nous nous sommes intéressés aux méthodes intervenant après l'acquisition. La plupart de ces méthodes cherchent à mesurer la longueur des défauts plutôt que leur largeur. En effet, la gravité d'un défaut est déterminée principalement par sa longueur. De plus, il est souvent possible d'évaluer la largeur d'une fissure à partir de la mesure de sa longueur. Parmi les techniques les plus répandues, deux méthodes sont basées sur l'observation d'échos de réflexion, et, une troisième est basée sur l'observation d'échos de diffraction. Nous décrivons dans un premier temps, les deux techniques traditionnelles "-6dB" et "Distance Gain Size". La troisième technique T.O.F.D. est ensuite décrite. 1.3.1

D i m e n s i o n n e m e n t à – 6 dB

Une des premières méthodes mise en œuvre lors de problèmes de dimensionnement a été la méthode "-6 dB". A partir de la visualisation d'un défaut sur les différentes cartographies B-Scan et C-Scan, l'amplitude maximum au centre du défaut recherché est mesurée. Dimensionnement à –6 dB (gris foncé) du défaut (gris clair)

Enveloppe présumée du défaut

figure 1.7: Dimensionnement à –6 dB de défaut volumique La méthode consiste à relever les limites présumées du défaut constitué des points dont l'intensité est supérieure au maximum relevé moins 6 dB (enveloppe gris foncé sur la figure 1.7). On obtient ainsi un dimensionnement global du défaut permettant de juger de sa gravité [COR88]. Par sa facilité de mise en œuvre, cette méthode est depuis très longtemps utilisée. Cependant, elle a pour inconvénient majeur de sous-dimensionner la taille réelle du défaut. 1.3.2

Méthode "Distance Gain Size"

Lorsque la taille des défauts est assez faible, la technique "Distance Gain Size" est préférée à la méthode "–6 dB". Celle-ci met en œuvre des abaques permettant d'attribuer au défaut un diamètre équivalent à celui d'un réflecteur circulaire qui provoquerait la même 13

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

variation de l'écho mesurée [SON91]. L'expérience montre que les résultats obtenus varient non seulement en fonction de la taille et de l'orientation du défaut recherché, mais aussi en fonction de divers paramètres du faisceau ultrasonore (fréquence, focalisation…). 1.3.3

Inconvénients des techniques basées sur la réflexion

Les techniques de contrôle non destructif par ultrasons basées sur la réflexion sont valides si les défauts sont plans et leur orientation est telle qu'ils renvoient une réflexion spéculaire vers le récepteur. En réalité, il est très rare que le défaut soit normal à la focale et qu'il renvoie une réflexion spéculaire vers le récepteur. Néanmoins, les ondes ultrasonores étant diffractées et réfléchies dans le matériau, elles se propagent dans plusieurs directions. La multiplicité de ces ondes permet alors d'observer un grand nombre de défauts. Les échos enregistrés par le récepteur ultrasonore sont, dans ce cas, souvent faibles (réflexions multiples). Plusieurs acquisitions à des angles de tir différents sont alors nécessaires pour un dimensionnement précis des défauts.

1.4 Time Of Flight Diffraction Lorsqu'une onde incidente rencontre l'extrémité d'une fissure, celle-ci génère plusieurs types d'ondes: ondes réfléchies, ondes diffractées, ondes de Rayleigh… Le Dr Maurice SILK du "National NDT Center" à Harwell a exploité ces ondes diffractées et mis au point la technique T.O.F.D.. Cette technique a beaucoup évolué au cours des quinze dernières années et est aujourd'hui l'une des techniques les plus utilisées pour mesurer la longueur d'une fissure dans un matériau [SIL82a], [SIL82b], [SIL87], [CHA89], [NOT90]. Elle s'est avérée être beaucoup plus précise que les techniques traditionnelles basées sur les ondes réfléchies. 1.4.1

Principes de la technique T.O.F.D.

La technique T.O.F.D. est basée sur l'exploitation des ondes de diffraction générées par les extrémités de fissures. Elle consiste à balayer la pièce à contrôler en utilisant des émetteurs/récepteurs disposés de façon à privilégier les ondes de diffraction au détriment des ondes réfléchies, et à mesurer le temps de parcours (ou temps de vol) de ces ondes dans le matériau. La surface de contrôle est balayée par une paire de capteurs tandem émetteur/récepteur. La configuration en un seul capteur émetteur/récepteur est rarement utilisée du fait de la 14

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

faiblesse du rayonnement, et donc, de la difficulté de détection. Cependant, l'utilisation de capteurs focalisés a aujourd'hui tendance à compenser ce problème. L’acquisition des données ultrasonores est faite selon le principe décrit sur la figure 1.8. x y

Récepteur

Emetteur

Surface de contrôle Ondes latérales

z

z1

fissure z2

Fond de pièce

figure 1.8: Principe de la technique T.O.F.D. A chaque position du couple de capteurs, un tir ultrasonore est réalisé et les échos retournés sont enregistrés. En absence de fissure, le récepteur reçoit en général deux types d'échos: un écho de surface dû à une propagation de l'onde le long de la surface de contrôle et un écho de fond dû à la réflexion de l'onde sur la surface opposée à la surface de contrôle. En présence d'une fissure, le récepteur reçoit, en plus des échos de surface et de fond, des échos de diffraction dus aux extrémités de la fissure. Les données enregistrées (coordonnées (x, y) des capteurs, temps de vol de l’onde, et amplitude de l’écho retourné) sont généralement représentées sous forme d'images B-Scan. 1.4.2

Modélisation des écho s de diffraction dans un plan B-Scan

Une image B-Scan, issue d’une acquisition T.O.F.D. réalisée au dessus d'une fissure, contient des arcs de diffraction dus à l’interaction entre le signal ultrasonore généré par l’émetteur et les extrémités des fissures présentes dans le matériau (figure 1.9).

figure 1.9: Temps de vol des ondes ultrasonores dans la technique T.O.F.D.

15

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

L'objectif de ce paragraphe est la modélisation de ces arcs de diffraction observés sur les images B-Scan. 2d

Emetteur

Récepteur

dx

d-dx E

d+dx

Echo de surface θ

t1

R z

t2

fissure

Echo de fond

figure 1.10: Temps de vol des ondes ultrasonores dans la technique T.O.F.D. Considérons la figure 1.10 dans laquelle nous supposons que la fissure est orientée perpendiculairement à la surface de contrôle. En pratique, l’orientation de la fissure est quelconque. Pour un angle de tir donné, seules les fissures ayant une certaine orientation sont mises en évidence. Afin de mettre en évidence les fissures, quelle que soit leur orientation, plusieurs tirs ultrasonores sont réalisés avec des angles de tir différents. Le matériau est supposé isotropique et homogène (les caractéristiques physiques du matériau sont les mêmes dans tous les directions). La vitesse de propagation de l'onde ultrasonore est ainsi considérée constante. Le temps de vol de l'onde ultrasonore peut être écrit de la façon suivante (équation 1.1):

équation 1.1

t ( d x ) = t1 ( d x ) + t 2 ( d x ) =

1 2 1 2 z + (d − d x ) 2 + z + (d + d x ) 2 c c

où : •

t1 (dx ) représente le temps mis par l’onde ultrasonore émise par l’émetteur pour atteindre la fissure,

•

t2 (dx ) représente le temps mis par l’onde ultrasonore diffractée par l’extrémité supérieure de la fissure pour arriver au récepteur,

•

c est la vitesse de propagation de l'onde ultrasonore dans le matériau, 16

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

•

d est la demi-distance entre l'émetteur et le récepteur (l'émetteur et le récepteur sont séparés par une distance constante égale à 2d),

•

z correspond à la profondeur de la fissure dans le matériau,

•

dx = x – x0 , avec x, position du centre du tandem émetteur/récepteur, et x0 , position de la fissure dans le repère de la pièce. dx est en fait la position relative du centre du tandem émetteur/récepteur par rapport à la fissure. Les hypothèses faites permettent de décrire le temps de vol de l'onde ultrasonore par

cette équation. Charlesworth [CHA89] propose une description plus complexe en prenant en compte d'autres paramètres tels que le diamètre des capteurs, la distance entre le cristal piézoélectrique et la surface de contact du capteur, les phénomènes de réfraction au niveau de la surface de contact capteur/matériau, l'orientation de la fissure… L'équation 1.1 peut être approximée par une équation du second degré: t ( d x ) = t1 ( d x ) + t2 (d x ) =

t (d x ) =

1 2 1 2 z + (d − d x ) 2 + z + (d + d x )2 c c

(

1 2 z + d 2 − 2 d d x + d x2  c

t (d x ) =

) + (z 1 2

 z + d  d x2 − 2 d d x 1 +  c z2 + d2  2

2

2

1 2

)

1  + d 2 + 2 d d x + d x2 2  

  d +2d dx  + 1 + 2 z +d2   2 x

       1 2

D'après le développement limité de (1+x) α à l'ordre 2, on obtient l'équation suivante: t (d x ) =

t (d x ) =

z 2 + d 2  1 2 d x2 1 8 d 2 d x2  2 + 2 z 2 + d 2 − 8 ( z 2 + d 2 ) 2  c   z2 +d 2 c

  1  2 d2 2 +  − d   2 2 2 2 2  x  (z + d )     z +d

2. z 2 + d 2 z2 t (d x ) = + .d x 2 2 2 3/2 c c.( z + d )

17

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

Le développement limité de (1+x)α à l'ordre 2 impose certaines restrictions. Ce développement étant valable lorsque x est petit devant 1, il est nécessaire de prendre garde aux valeurs prises par dx , d et z. En pratique, il est difficile de fixer des limites d'utilisation de ce développement. Lors d'une acquisition, z et d étant fixées, les limites devront être fixées par le déplacement dx des capteurs. Dans la plupart de cas, la distance d et la profondeur z ont le même ordre de grandeur. Il faudra donc veiller à ce que dx soit faible devant z pour que le développement limité soit utilisable. Ouv =

En posant:

z2 c.( z 2 + d 2 ) 3 / 2

et

t0 =

équatio n 1.2

2. z 2 + d 2 c

nous obtenons une équation du second degré du temps de vol t en fonction du déplacement relatif dx du tandem émetteur/récepteur par rapport à la fissure: t ( d x ) = Ouv d x + t 0 2

équation 1.3 avec t 0 ≥

2d . c

Le temps t 0 =

2d correspond au temps de vol de l’onde ultrasonore lorsque la fissure c

est en surface. Cette limite de t0 est obtenue en faisant tendre z (la profondeur de la fissure) vers zéro dans l'équation 1.2. Les arcs de diffraction observés sur les B-Scan peuvent donc être modélisés par des arcs de parabole. La figure 1.11 est une représentation de l'équation 1.3.

18

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

x0 Déplacement des capteurs (x)

t0 Temps de vol (t)

figure 1.11: Modèle mathématique des arcs de diffraction L'équation 1.2 met en évidence le lien entre le temps de vol t0 des échos de diffraction et la profondeur z du défaut dans le matériau lorsque la fissure est au centre du couple émetteur/récepteur en tandem: 2

t0 c 2 z= −d 2 4

équation 1.4

t0 ≥

avec

2d c

La connaissance du temps t0 (coordonnée t du sommet de l'arc de diffraction) permet de calculer la profondeur du défaut dans le matériau (équation 1.4).

1.5 Exploitation des acquisitions T.O.F.D. 1.5.1

Amélioration du modèle théorique

Le modèle théorique obtenu suppose que l'onde ultrasonore émise par l'émetteur est une impulsion (figure 1.12). amplitude du signal a0

temps

figure 1.12: Onde théorique envoyée par l'émetteur ultrasonore L'onde diffractée par le défaut et reçue par le récepteur est constituée d'une partie de l'énergie envoyée par l'émetteur. Lorsque le pulse d'émission est un dirac, la représentation de l'onde diffractée dans un plan B-Scan est un arc de parabole unique de faible épaisseur. L'onde diffractée captée par le récepteur ultrasonore est la suivante:

19

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

amplitude du signal k.a0 t0

temps

figure 1.13: Onde théorique enregistrée par le récepteur ultrasonore En pratique, l'onde émise par le capteur ultrasonore est différente: l'impulsion initiale comporte un temps de montée et un temps de descente non nuls. Le capteur étant constitué d'un cristal piézo-électrique, le signal émis oscille et peut être assimilé à une sinusoïde amortie (figure 1.14.a). Le signal diffracté correspondant est aussi une sinusoïde amortie (figure 1.14.b). amplitude

amplitude

a0 k.a0

t0

temps

a) signal émis

temps

b) signal reçu

figure 1.14: Ondes réellement émise et reçue par les capteurs Le modèle de l'onde correspondant est le suivant: sin (ωt ) α.t

a (t ) = a0 .

où ωest la fréquence d'émission ultrasonore etα est le coefficient d'amortissement du signal. Le signal d'émission étant échantillonné, il est en fait constitué d'une série d'impulsions (telles que celle constituant le signal théorique) d'amplitudes comprises dans l'intervalle [-a0 ; a0 ] décalées sur l'axe des temps. La réponse à ce signal dans un plan B-Scan n'est donc pas un arc de parabole tel que celui présenté sur la figure 1.11, mais un ensemble d'arcs de parabole ayant le même axe de symétrie.

20

Chapitre 1 Contrôle non destructif ultrasonore

En considérant que la proportion de l'énergie diffractée par une fissure par rapport à l'énergie émise est la même, quelle que soit l'amplitude du signal émis, les différents arcs de diffraction présents dans l'image B-Scan auront des intensités alternativement positives et négatives, comprises entre [-k.a0 ; k.a0 ] (avec 0